ytu-yz-yaz NLP TR

Doğal Dil İşleme'nin (NLP) temel amacı nedir?

• Yeni insan dilleri oluşturmak

• İnsan iletişimini tamamen değiştirmek

• Bilgisayarların insan dilini anlamasını ve etkileşimde bulunmasını sağlamak

• Metin verilerini şifrelemek

Aşağıdakilerden hangisi yaygın bir NLP uygulaması DEĞİLDİR?

• Görüntü tanıma

• Metin özetleme

• Duygu analizi

• Varlık ismi tanıma

NLP'de "tokenization" (belirteçleme) terimi neyi ifade eder?

• Metin verilerini şifreleme

• Metni genellikle kelimeler gibi daha küçük birimlere ayırma

• Metni bir dilden diğerine çevirme

• Kelimeleri cümlelerde birleştirme

Kök bulma (stemming) ve gövde bulma (lemmatization) arasındaki temel fark nedir?

• Kök bulma sadece isimler için çalışır, gövde bulma ise tüm konuşma bölümleri için çalışır

• Aralarında fark yoktur; aynı işlem için iki farklı terimdir

• Kök bulma ekleri ekler, gövde bulma ise onları kaldırır

• Kök bulma daha hızlı ama daha az doğrudur, gövde bulma ise daha yavaş ama daha doğrudur

NLP bağlamında TF-IDF ne anlama gelir?

• Text Formatting-Indirect Document Filtering (Metin Biçimlendirme-Dolaylı Belge Filtreleme)

• Term Frequency-Inverse Document Frequency (Terim Sıklığı-Ters Belge Sıklığı)

• Total Findings-Inferred Data Formation (Toplam Bulgular-Çıkarılan Veri Oluşumu)

• Text Function-Integrated Document Format (Metin Fonksiyonu-Entegre Belge Formatı)

Hangi NLP yaklaşımı sözlükler ve eşanlamlılar sözlüğü gibi önceden var olan sözlüksel kaynaklara dayanır?

• Derlem tabanlı yaklaşım

• İstatistiksel yaklaşım

• Sözlük tabanlı yaklaşım

• Derin öğrenme yaklaşımı

Kelime Çantası (Bag of Words - BoW) modelinin temel sınırlaması nedir?

• Çok fazla hesaplama gücü gerektirir

• Kelime sırasını ve bağlamı göz ardı eder

• Sadece kısa metinler için kullanılabilir

• Sadece İngilizce metinler için çalışır

Word2Vec gibi kelime gömme (word embedding) modellerinin hangi özelliği karakteristiktir?

• Seyrek, yüksek boyutlu vektörler üretirler

• Bir kelime için bağlama dayalı farklı temsiller oluştururlar

• Manuel olarak etiketlenmiş eğitim verisine ihtiyaç duyarlar

• Anlamsal olarak benzer kelimeleri vektör uzayında yakın noktalara eşlerler

Bağlamsal gömmelerin (BERT veya GPT gibi) geleneksel kelime gömmelerine göre temel avantajı nedir?

• Bir kelime için bağlama dayalı farklı temsiller oluştururlar

• Sözlük dışı kelimeleri daha iyi ele alabilirler

• Daha az eğitim verisi gerektirirler

• Hesaplama açısından daha az yoğundur

NLP bağlamında POS etiketleme neyi ifade eder?

• Satış Noktası (Point of Sale) etiketleme

• Konuşma Bölümü (Part of Speech) etiketleme

• Sıralama Olasılığı (Probability of Sequence) etiketleme

• Cümlelerin Ayrıştırılması (Parsing of Sentences) etiketleme